démagogie

Maintenant, le pouvoir revendique sa propre disparition. On voit un ancien président de la République [Valéry Giscard d’Estaing] écrire qu’il a souffert d’être séparé de ses concitoyens. C’est-à-dire qu’il ne supportait pas sa fonction. Ce même président avait pris la manie de s’adresser, à la télévision, à ceux qu’il gouvernait au singulier... : "Madame, Mademoiselle, Monsieur" ; pour moi, c’est le comble. […] Il laisse entendre qu’il est mon président, à moi qui l’écoute. Il n’est pas mon président, il n’est le président de personne en particulier, il est le président de la République française, de la nation française. En détruisant la mise à distance symbolique du pouvoir, il commettait une faute grave contre le véritable fondement de la démocratie, qui repose sur la représentation, sur une mise en scène. La mise en scène est une mise à distance, et une mise en miroir qui permet la respiration, qui permet aux individus et aux groupes de se trouver, de se constituer en se séparant de leur propre image. Alors que la prétendue convivialité, déthéâtralisée, déritualisée, casse l’humain, détruit les individus en les laissant seuls face au néant. Démerde-toi, drogue-toi, suicide-toi, c’est ton affaire, il y aura des garagistes qui répareront si c’est réparable, et des flics si besoin est.

Auteur: Legendre Pierre

Info: Entretien. "L'humanité a besoin de l'ombre pour échapper à la folie", Le Monde, 22 avril 1997

[ inversion ] [ fausse proximité ]

spéculation

Cependant, si les extraterrestres vivaient réellement dans ou au contact des trous noirs, nous n'aurions aucune chance de les détecter, tout simplement parce qu'ils n'émettraient aucune lumière. Malgré tout, dans un esprit scientifique, je suis allé voir de plus près où étaient observés les quelques trous noirs stellaires confirmés. J'ai alors réalisé qu'ils n'étaient pas isolés, mais se trouvaient dans des systèmes d'étoiles binaires. J'ai commencé à explorer avec fascination les microquasars et progressivement la variété des systèmes d'étoiles binaires en accrétion. Ces systèmes m'ont immédiatement frappé par le fait qu'ils présentaient toutes les caractéristiques du métabolisme. Le métabolisme nécessite un flux d'énergie, le maintien d'une organisation interne et l'exportation d'entropie. Toutes caractéristiques qui semblaient être présentes dans certains de ces systèmes binaires. J'ai inventé le terme "starivore" (un mot hybride de l'anglais star ; et du latin vorus) en raison de sa proximité avec le mot "carnivore".  Mais depuis août 2015, je préfère désormais utiliser le terme stellivore (du latin stella et vorus). Même si l'idée s'avère fausse, elle a peut-être influencé Disney et la base Starkiller dans Star Wars : The Force Awakens...

(Illustration : photo d'un colibri se nourrissant d'une fleur en plein vol) L'oiseau colibri nectarivore à haute énergie se nourrit de l'énergie stockée dans les tournesols.  La civilisation extraterrestre stellivore à haute énergie se nourrit de l'énergie stockée dans les étoiles. Vrai ou faux ? )

Ces systèmes pourraient-ils être des êtres vivants avancés ? Pourraient-ils être des cerveaux super globaux utilisant activement l'énergie stellaire ? L'exploration de ces questions ne fait que commencer, et mes réflexions actualisées se trouvent dans le chapitre 9 de mon livre de 2014 : "Astrobiologie à haute énergie". Un court article de 2016 résume l'argument : Stellivore Extraterrestrials? Binary stars as living systems. Bien sûr, prouver l'existence d'une organisation interne dans une naine blanche, une étoile à neutrons ou un trou noir reste une question clé ouverte.

Auteur: Vidal Clément

Info: extrait de sa bio sur http://www.clemvidal.com/

[ analogie bio-cosmologique ]

homme-machine

Quand la plupart des gens pensent aux risques potentiels de l'intelligence artificielle et du machine learning, leur esprit va immédiatement vers "Terminator" - cet avenir où les robots, selon une vision dystopique, marcheraient dans les rues en abattant tous les humains sur leur passage.

Mais en réalité, si l'IA a le potentiel de semer le chaos et la discorde, la manière dont cela peut se produire est moins excitante qu'un "Skynet" réel. Les réseaux d'IA qui peuvent créer de fausses images et de fausses vidéos - connues dans l'industrie sous le nom de "deepfakes" - impossibles à distinguer du réel, qui pourraient engendrer des risques.

Qui pourrait oublier cette vidéo du président Obama ? Inventée et produite par un logiciel d'intelligence artificielle, une vidéo quasi impossible à distinguer de vraies images.

Eh bien, dans une récente présentation des capacités de l'IA dans un avenir pas si lointain, un chroniqueur de TechCrunch a mis en avant une étude présentée à une conférence importante de l'industrie en 2017. Les chercheurs y expliquent comment un réseau d'opposition générationnelle (Generative Adversarial Network) - l'une des deux variétés courantes d'opérateur de machine learning - a résisté aux intentions de ses programmeurs et a commencé à produire des cartes synthétiques après avoir reçu l'ordre de faire correspondre des photographies aériennes aux cartes routières correspondantes.

L'objectif de l'étude était de créer un outil permettant d'adapter plus rapidement les images satellites aux cartes routières de Google. Mais au lieu d'apprendre à transformer les images aériennes en cartes, l'opérateur de machine learning a appris à coder les caractéristiques de la carte sur les données visuelles de la carte topographique.

L'objectif était de permettre à l'opérateur d'interpréter les caractéristiques de l'un ou l'autre type de carte et de les faire correspondre aux caractéristiques de l'autre. Mais ce sur quoi l'opérateur était noté (entre autres choses), c'était la proximité de correspondance d'une carte aérienne par rapport à l'original et la clarté de la carte topographique.

Il n'a donc pas appris à faire l'une à partir de l'autre. Il a appris à coder subtilement les caractéristiques de l'une dans les "modèles de bruit" de l'autre. Les détails de la carte aérienne sont secrètement inscrits dans les données visuelles réelles de la carte des rues : des milliers de petits changements de couleur que l'œil humain ne remarquera pas, mais que l'ordinateur peut facilement détecter.

En fait, l'ordinateur est si bon à glisser ces détails dans les plans qu'il a appris à encoder n'importe quelle carte aérienne dans n'importe quel plan de rues ! Il n'a même pas besoin de faire attention à la "vraie" carte routière - toutes les données nécessaires à la reconstitution de la photo aérienne peuvent être superposées sans danger à une carte routière complètement différente, comme l'ont confirmé les chercheurs :

Cette pratique d'encodage des données en images n'est pas nouvelle ; il s'agit d'une science établie appelée stéganographie, et elle est utilisée tout le temps pour, disons, filigraner des images ou ajouter des métadonnées comme les réglages de caméra. Mais un ordinateur qui crée sa propre méthode stéganographique pour éviter d'avoir à apprendre à exécuter la tâche à accomplir c'est plutôt nouveau.

Au lieu de trouver un moyen d'accomplir une tâche qui dépassait ses capacités, l'opérateur de machine learning a développé sa propre méthode pour tricher.

On pourrait facilement prendre cela comme un pas vers l'idée "les machines deviennent plus intelligentes", mais la vérité est que c'est presque le contraire. La machine, qui n'est pas assez intelligente pour faire le travail difficile de convertir ces types d'images sophistiqués les unes avec les autres, a trouvé un moyen de tricher que les humains ont de la peine à détecter. Cela pourrait être évité avec une évaluation plus rigoureuse des résultats de l'opérateur, et il ne fait aucun doute que les chercheurs vont poursuivre dans cette voie.

Et même si ces chercheurs sophistiqués ont failli ne pas le détecter, qu'en est-il de notre capacité à différencier les images authentiques de celles qui fabriquées par simulation informatique ?

Auteur: Internet

Info: Zero Hedges 4 janvier 2018

[ vrai du faux ]